Cómo sacar el máximo partido a la analítica: argumentos a favor de la visibilidad multidimensional

Diagnóstico de problemas mediante la integración de información

Cuando un paciente acude al médico por un síntoma sin causa aparente, identificar el origen de la dolencia suele implicar dos componentes: recopilar datos y evaluarlos. Es posible que al paciente se le realice una resonancia magnética o una radiografía, que después revisarán médicos de distintas especialidades. Cada médico puede encontrar indicios diferentes en el mismo conjunto de datos: un cirujano ortopédico y un oncólogo buscan anomalías distintas en una misma resonancia magnética. Del mismo modo, los distintos tipos de médicos pueden utilizar diferentes fuentes de información diagnóstica. El oncólogo puede solicitar análisis de sangre que no resulten útiles para el cirujano ortopédico, pero que aun así aporten información importante para preservar la salud del paciente. La forma en que los médicos colaboran para evaluar el estado de salud de un paciente con un cuadro complejo es análoga a la manera en que distintos equipos de una organización deben gestionar el estado de las aplicaciones. Comprender las mejores formas de extraer datos nuevos y únicos al analizar conjuntamente varias fuentes de información como un sistema completo ofrece numerosas ventajas. Los modelos de visibilidad multidimensional facilitan el mantenimiento del buen estado de las aplicaciones al combinar datos distribuidos para ofrecer una mayor visibilidad de la experiencia del cliente con una aplicación.

¿Qué es la visibilidad multidimensional?

La visibilidad multidimensional es una nueva forma de conceptualizar la segmentación y la visualización de datos. Su objetivo es eliminar los silos de datos y facilitar el acceso a la información dentro de una organización, lo que permite comprender mejor el funcionamiento de una aplicación en su conjunto al mostrar con mayor claridad cómo interactúan los distintos sistemas y cómo se influyen entre sí.

El primer paso consiste en definir una dimensión de datos. Elija el nivel de granularidad que mejor se adapte al uso que se hará de los datos y a las personas que los utilizarán; por ejemplo, puede proporcionar datos de seguridad más detallados a los profesionales de la seguridad que a los equipos de experiencia de usuario. Una vez definidas varias dimensiones de datos, pueden combinarse en un único informe o visualización que detalle cada una de ellas y represente la relación que existe entre dichas dimensiones; de ahí el término «visibilidad multidimensional». Con suficientes dimensiones de datos, puede crear una visión integral y completa de su aplicación.

¿Cómo puede ayudar la visibilidad multidimensional al análisis de aplicaciones?

Al igual que el dolor en un paciente puede ser indicio de un problema médico, un evento de seguridad podría ser la primera señal de que algún elemento del sistema requiere atención. A partir de los datos obtenidos de un sistema de gestión de eventos e información de seguridad (SIEM), podemos consultar eventos de las aplicaciones o la infraestructura, como los de un cortafuegos de aplicaciones web (WAF), métricas de DDoS o alertas de análisis externos. Normalmente, esto sería competencia de los equipos de operaciones de seguridad (SecOps). Con un enfoque de visibilidad multidimensional, estos eventos se combinarían con otras fuentes de datos y serían revisados por varios equipos, que cotejarían las dimensiones de seguridad con otros datos disponibles y buscarían conexiones entre los distintos conjuntos de datos. Al poder ver con mayor facilidad las relaciones entre los sistemas, podemos evitar problemas graves identificando pequeñas incidencias antes de que afecten a otros sistemas y resolver nuevos problemas con mayor rapidez al identificar y aislar sus causas, independientemente de dónde se encuentren dentro de la aplicación en su conjunto.

Al combinar múltiples fuentes de datos, documentar las relaciones entre esas dimensiones y democratizar esos datos para que estén disponibles para un público más amplio, se pueden aportar nuevos conocimientos dentro de organizaciones que antes funcionaban de forma aislada.

Esta visualización muestra cómo la identificación de relaciones entre dimensiones puede aportar información que no resulta evidente a partir de datos unidimensionales. La complejidad de los modelos multidimensionales puede adaptarse a las necesidades de su organización.

Desafíos en la visibilidad de los datos

Para facilitar que los equipos de aplicaciones, infraestructura y seguridad utilicen correctamente los modelos multidimensionales sin perderse entre los datos, es importante mitigar los siguientes desafíos:

• Asegúrese de que los datos de todos los equipos estén debidamente representados en su solución de visibilidad empresarial.
• Integre la información derivada de la seguridad con la de otros sistemas. Esto ayuda a los propietarios y responsables del mantenimiento de las aplicaciones a comprender cómo sus cambios pueden afectar a la postura de seguridad de otras aplicaciones.
• Alinee las métricas de los equipos descentralizados con los requisitos centralizados de su empresa.
• Si sigue un modelo híbrido o multinube, establezca una estrategia clara que represente las relaciones entre los datos de las distintas partes de su nube. El modelado multidimensional de la visibilidad puede resultar especialmente útil en este caso, ya que permite comprender mejor las interconexiones existentes en las implementaciones multinube e híbridas.

Los estudios de mercado demuestran que no abordar estos problemas puede aumentar la incidencia de incidentes de seguridad, fallos de rendimiento de las aplicaciones e interrupciones totales del servicio, todo lo cual puede provocar una pérdida de ingresos y de la confianza de los clientes.

Próximos pasos

Las iniciativas de transformación digital ponen de relieve la importancia de la experiencia del cliente como indicador del estado de las aplicaciones. Un enfoque de visibilidad multidimensional permite ver cómo un problema de congestión del tráfico en la nube puede estar relacionado con una queja sobre la lentitud del proceso de pago. Para aprovechar este enfoque de la forma más eficaz, debe elegir dimensiones de datos útiles, identificar las relaciones entre ellas, proporcionar a los equipos de toda la organización acceso a múltiples dimensiones de datos y asegurarse de que dispongan de herramientas que les ayuden a visualizar y comprender las conexiones entre dichas dimensiones.

Los modelos de visibilidad multidimensional responden a la necesidad de obtener una visión integral del estado de las aplicaciones y ofrecen una forma flexible de modelarlas. Al facilitar la visualización de la interoperabilidad entre todos los componentes de la cartera de aplicaciones empresariales, estas técnicas ponen las mejores herramientas de diagnóstico en manos de quienes mejor conocen sus aplicaciones: sus responsables y encargados de mantenimiento.

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